確率的データ構造は少ないメモリでデータをコンパクトに保存し、保存されたデータに関するクエリに対し、おおよその答えを提供してくれます。クエリに対し空間効率の良い方法で答えるように設計されており、それはつまり、正確さを犠牲にするということにもなります。しかし、これらは一般的に、問われているデータ構造の仕様にもよりますが、誤差率の保証と境界を提供してくれます。メモリ使用量が少ないため、確率的データ構造はストリーミングや低出力の設定に特に有用なのです。ですから、動画の視聴回数を数えたり、過去に投稿された一意となるツイートのリストを維持したりするなど、ビッグデータの環境下では非常に有用です。例えば、 HyperLogLog++ 構造 は、2.56KBのメモリで最大790億の一意のアイテムを数えることができるのですが、誤差率はわずか1.65パーセントです。 Fast Forward Labsのチームは
■コードの覚え方(全15回)■ ┣1.ドレミとアルファベット ┣2.基本となるコード ┣3.真ん中の音が変化する ┣4.真ん中の音がさらに変化 ┣5.ここまでのまとめ ┣6.右の音が変化する ┣7.3つの音のまとめ ┣8.音を付け足す ┣9.特殊な例 ┣10.4つの音のまとめ ┣11.さらなる音を付け足す ┣12.さらに、、、 ┣13.音を移動しちゃう ┣14.ベースの音が変わる ┗15.まとめ ■キー・スケールのお話(全6回) ■ ┣1.メジャースケール ┣2.ナチュラルマイナー ┣3.ハーモニックマイナー ┣4.スケールのまとめ ┣5.メジャーキー ┗6.マイナーキー ■コード進行のお話(全13回)■ ┣1.重要な3つのコード[1] ┣2.重要な3つのコード[2] ┣3.重要なコードのまとめ ┣4.簡単な進行 ┣5.グループ分け ┣6.カデンツ ┣7.進行においての規則 ┣8.忘れてお
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